适合简单3D科学可视化的轻量级Python库有哪些？
我正在用Python写一个程序，想要试验一个学术想法。看看这个程序生成的结果图：
图中叶子的中间部分有一些粗粗的骨架线条，这些线条是我想要展示的内容。每一段骨架线都有一个对应的值。在上面的图像中（是用pycairo画的），不同的灰色阴影用来表示这些值，颜色越浅表示值越高，而黑色线条则表示这些线的值是0。问题是，用颜色来展示这些值对人眼来说不太直观，能用3D的方式来展示会更好，就像下面这个（摘自一篇论文）：
左边的图是右边图的3D展示，线条对应的值被表现为3D中连续墙的高度。
那么，哪个库最适合做这个呢？我不想花太多时间在这上面，所以希望能找到一个轻量级的库。
2 个回答
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你有没有看看 mayavi 呢？我不知道它是否符合你说的“轻量级”的标准，但它似乎很受欢迎，而且用起来也相对简单，功能却很强大。
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如果你想要一个轻量级的选择，可以直接使用 PyOpenGL 来在 Python 中调用 OpenGL。这可能是最简单的选择。
如果你需要很多功能，我推荐使用 VTK。这是一个非常强大的可视化工具包，里面有 Python 的接口（已经包含在内）。还有其他一些基于这个工具包的项目（比如 Mayavi 和 Paraview），不过单独使用 VTK 的接口通常更容易上手。这可能是我最推荐的选择，因为它们提供了一些很好的示例，你只需要创建一个 VtkPolyData 实例，然后把它放到渲染器里就行了。
不过，为了方便开发，你可能会想要一些能简化这个过程的工具，比如通过 Irrlicht 和 Pyrr 提供的轻量级渲染引擎的接口。这样生成图像会简单很多。